VectorIndexer 主要作用:提高决策树或随机森林等ML方法的分类效果.VectorIndexer是对数据集特征向量中的类别(离散值)特征(index categorical features categorical features )进行编号.它能够自动判断那些特征是离散值型的特征,并对他们进行编号,具体做法是通过设置一个maxCategories,特征向量中某一个特征不重复取值个数小于maxCategories,则被重新编号为0-K(K<=maxCategories-1).某一个特…

转载至-->http://www.cnblogs.com/smile-ls/archive/2013/06/03/3115599.html 在CSS中background: -moz-linear-gradient 让网站背景渐变的属性,目前火狐3.6以上版本和google浏览器支持这个属性. background: -moz-linear-gradient(top,  #bccfe3 0%, #d2dded 100%);  适合 FF3.6+ background: -webkit- grad…

转自:https://www.cnblogs.com/nanhao/p/6674063.html 1.apply函数——对矩阵 功能是:Retruns a vector or array or list of values obtained by applying a function to margins of an array or matrix. 就是说apply把一个function作用到array或者matrix的margins(可以理解为数组的每一行或者每一列)中,返回值时vecto…

js数组元素的添加和删除一直比较迷惑,今天终于找到详细说明的资料了,先给个我测试的代码^-^var arr = new Array();arr[0] = "aaa";arr[1] = "bbb";arr[2] = "ccc";//alert(arr.length);//3arr.pop();//alert(arr.length);//2//alert(arr[arr.length-1]);//bbbarr.pop();//alert(arr[ar…

1:Spark ML与Spark MLLIB区别? Spark MLlib是面向RDD数据抽象的编程工具类库,现在已经逐渐不再被Spark团队支持,逐渐转向Spark ML库,Spark ML是面向DataFrame编程的. 2:Spark ML与Spark MLLIB中矩阵.向量定义区别? 这两个类库中的矩阵与向量对比可以发现几乎都是一样的,就是为了以后维护Spark ML方便. 3:Spark ML中稀疏向量与稠密向量区别? 稠密向量存储:底层存储使用完成的Double Array存储. 稀…

本博客为作者原创,如需转载请注明参考           在深入理解Spark ML中的各类算法之前,先理一下整个库的设计框架,是非常有必要的,优秀的框架是对复杂问题的抽象和解剖,对这种抽象的学习本身,就是加深框架所面对的问题的理解的一种有效途径.纷繁复杂的机器学习问题,经过优秀框架的解析,变得简单清晰起来.         基于面向对象语言的程序设计,本质上类似于搭积木,从一个最抽象.最简单的内容开始,一点一点的往上堆叠,形成一个对象的框架.比如Java中的Object,Python中的PyO…

一.关于spark ml pipeline与机器学习 一个典型的机器学习构建包含若干个过程 1.源数据ETL 2.数据预处理 3.特征选取 4.模型训练与验证 以上四个步骤可以抽象为一个包括多个步骤的流水线式工作,从数据收集开始至输出我们需要的最终结果.因此,对以上多个步骤.进行抽象建模,简化为流水线式工作流程则存在着可行性,对利用spark进行机器学习的用户来说,流水线式机器学习比单个步骤独立建模更加高效.易用. 受 scikit-learn 项目的启发,并且总结了MLlib在处理复杂机器学习…

规范化,有关之前都是用 python写的,  偶然要用scala 进行写, 看到这位大神写的, 那个网页也不错,那个连接图做的还蛮不错的,那天也将自己的博客弄一下那个插件. 本文来源 原文地址:http://www.neilron.xyz/spark-ml-feature-scaler/ 下面是大神写的: org.apache.spark.ml.feature包中包含了4种不同的归一化方法: Normalizer StandardScaler MinMaxScaler MaxAbsScaler…

一.关于spark ml pipeline与机器学习 一个典型的机器学习构建包含若干个过程 1.源数据ETL 2.数据预处理 3.特征选取 4.模型训练与验证 以上四个步骤可以抽象为一个包括多个步骤的流水线式工作,从数据收集开始至输出我们需要的最终结果.因此,对以上多个步骤.进行抽象建模,简化为流水线式工作流程则存在着可行性,对利用spark进行机器学习的用户来说,流水线式机器学习比单个步骤独立建模更加高效.易用. 受 scikit-learn 项目的启发,并且总结了MLlib在处理复杂机器学习…

一.关于spark ml pipeline与机器学习一个典型的机器学习构建包含若干个过程 1.源数据ETL 2.数据预处理 3.特征选取 4.模型训练与验证 以上四个步骤可以抽象为一个包括多个步骤的流水线式工作,从数据收集开始至输出我们需要的最终结果.因此,对以上多个步骤.进行抽象建模,简化为流水线式工作流程则存在着可行性,对利用spark进行机器学习的用户来说,流水线式机器学习比单个步骤独立建模更加高效.易用. 受 scikit-learn 项目的启发,并且总结了MLlib在处理复杂机器学习问…

本文主要对 Spark ML库下模型评估指标的讲解,以下代码均以Jupyter Notebook进行讲解,Spark版本为2.4.5.模型评估指标位于包org.apache.spark.ml.evaluation下. 模型评估指标是指测试集的评估指标,而不是训练集的评估指标 1.回归评估指标 RegressionEvaluator Evaluator for regression, which expects two input columns: prediction and label. 评估…

        前一节从宏观角度给大家介绍了Spark ML的设计框架(链接:http://www.cnblogs.com/jicanghai/p/8570805.html),本节我们将介绍,Spark ML中,机器学习问题从单机到分布式转换的核心方法.         单机时代,如果我们想解决一个机器学习的优化问题,最重要的就是根据训练数据,计算损失函数和梯度.由于是单机环境,什么都好说,只要公式推导没错,浮点数计算溢出问题解决好,就好了.但是,当我们的训练数据量足够大,大到单机根本存储不下的…

        之前我们讲过,在Spark ML中所有的机器学习模型都是以参数作为划分的,树相关的参数定义在treeParams.scala这个文件中,这里构建一个关于树的体系结构.首先,以DecisionTreeParams作为起始,这里存储了跟树相关的最基础的参数,注意它扩展自PredictorParams.接下来为了区分分类器和回归器,提出了TreeClassifierParams和TreeRegressorParams,两者都直接扩展自Params,分别定义了树相关的分类器和回归器所需要…

ES6中map和set用法 --转载自廖雪峰的官方网站 一.map Map是一组键值对的结构,具有极快的查找速度. 举个例子,假设要根据同学的名字查找对应的成绩,如果用Array实现,需要两个Array: var names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']; var scores = [95, 75, 85]; 给定一个名字,要查找对应的成绩,就先要在names中找到对应的位置,再从scores取出对应的成绩,Array越长,耗时越长. 或者通过object键值对的方…

Spark ML Pipeline基于DataFrame构建了一套High-level API,我们可以使用MLPipeline构建机器学习应用,它能够将一个机器学习应用的多个处理过程组织起来,通过在代码实现的级别管理好每一个处理步骤之间的先后运行关系,极大地简化了开发机器学习应用的难度.        Spark ML Pipeline使用DataFrame作为机器学习输入输出数据集的抽象.DataFrame来自Spark SQL,表示对数据集的一种特殊抽象,它也是Dataset(它是Spar…

详解 javascript中offsetleft属性的用法 转载  2015-11-11   投稿:mrr    我要评论 本章节通过代码实例介绍一下offsetleft属性的用法,需要的朋友可以做一下参考.   任何支持style特性的HTML元素在JavaScript中都有一个对应的style属性.这个style对象是CSSStyleDeclaration的实例,包含着通过HTML的style特性指定的所有样式信息,但不包含与外部样式表或嵌入样式表经层叠而来的样式(关键就在这句话!也就是说只…

Spark是时下非常热门的大数据计算框架,以其卓越的性能优势.独特的架构.易用的用户接口和丰富的分析计算库,正在工业界获得越来越广泛的应用.与Hadoop.HBase生态圈的众多项目一样,Spark的运行离不开JVM的支持.由于Spark立足于内存计算,常常需要在内存中存放大量数据,因此也更依赖JVM的垃圾回收机制(GC).并且同时,它也支持兼容批处理和流式处理,对于程序吞吐量和延迟都有较高要求,因此GC参数的调优在Spark应用实践中显得尤为重要.本文主要讲述如何针对Spark应用程序配置JV…

感谢原创作者,写的好详细.不忍错过,所以转载过来了... 原文地址: https://www.cnblogs.com/icemoon1987/p/3320326.html 在这篇文章中,我总结了一些C/C++语言中的 const 修饰符的常见用法,供大家参考. const 的用法,也是技术性面试中常见的基础问题,希望能够帮大家梳理一下知识,给大家一点点帮助.作者是菜鸟一枚,难免出错,还望各位大牛不吝赐教. 首先,来看看const的基本含义.在 C/C++ 语言中,const关键字是一种修饰符.所…

Databricks孟祥瑞:ALS 在 Spark MLlib 中的实现 发表于2015-05-07 21:58| 10255次阅读| 来源<程序员>电子刊| 9 条评论| 作者孟祥瑞 大数据机器学习开源SparkMLlibALS 摘要:MLlib在1.3中添加了不少机器学习及数据挖掘算法:研究主题分布的LDA.估计点集分布的GMM.提取频繁项集的 FP-growth等等.本文主要聚焦ALS的实现及其在1.3中的提升. 深受用户喜爱的大数据处理平台 Apache Spark 1.3 于前不久发…

1. Naive Bayes算法 朴素贝叶斯算法算是生成模型中一个最经典的分类算法之一了,常用的有Bernoulli和Multinomial两种.在文本分类上经常会用到这两种方法.在词袋模型中,对于一篇文档$d$中出现的词$w_0,w_1,...,w_n$, 这篇文章被分类为$c$的概率为$$p(c|w_0,w_1,...,w_n) = \frac{p(c,w_0,w_1,...,w_n)}{p(w_0,w_1,...,w_n)} = \frac{p(w_0,w_1,...,w_n|c)*p(c…

前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行.越来越受欢迎的计算平台之一.Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理.SQL类处理.流式/实时计算.机器学习.图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛.在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark.大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快.性能更高. 然而,通过Spark开发出高性能的大数据计算作业,并不是那么简单的.如果没有对Spar…

下面代码按照之前参加Kaggle的python代码改写,只完成了模型的训练过程,还需要对test集的数据进行转换和对test集进行预测. scala 2.11.12 spark 2.2.2 package ML.Titanic import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql._ import org.apache.spark.sql.functions._ import org.apache.spark.ml.fe…

一.窗口函数种类 ranking 排名类 analytic 分析类 aggregate 聚合类 Function Type SQL DataFrame API Description  Ranking  rank   rank rank值可能是不连续的  Ranking  dense_rank  denseRank rank值一定是连续的  Ranking  percent_rank   percentRank 相同的分组中 (rank -1) / ( count(score) - 1 )  R…

C#中timer类的用法 关于C#中timer类  在C#里关于定时器类就有3个   1.定义在System.Windows.Forms里   2.定义在System.Threading.Timer类里   3.定义在System.Timers.Timer类里 System.Windows.Forms.Timer是应用于WinForm中的,它是通过Windows消息机制实现的,类似于VB或Delphi中的Timer控件,内部使用API  SetTimer实现的.它的主要缺点是计时不精确,而且必须…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 本文就拟牛顿法L-BFGS的由来做一个简要的回顾,然后就其在spark mllib中的实现进行源码走读. 拟牛顿法 数学原理 代码实现 L-BFGS算法中使用到的正则化方法是SquaredL2Updater. 算法实现上使用到了由scalanlp的成员项目breeze库中的BreezeLBFGS函数,mllib中自定义了BreezeLBFGS所需要的DiffFunctions. runLBFGS函数的源码实现如下 def runLBFGS( data:…

c++中try catch的用法 标签: c++exception数据库sqlc 2011-10-24 21:49 45622人阅读 评论(3) 收藏 举报  分类: 一点小结(267)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 在c++中,可以直接抛出异常之后自己进行捕捉处理,如:(这样就可以在任何自己得到不想要的结果的时候进行中断,比如在进行数据库事务操作的时候,如果某一个语句返回SQL_ERROR则直接抛出异常,在catch块中进行事务回滚) #include <iostre…

转载:http://blog.csdn.net/qyp1314/article/details/42023725 Spring MVC中各个filter的用法 2014-12-19 09:08 10517人阅读 评论(1) 收藏 举报 分类: Java(5) 目录(?)[+] http://liuluo129.iteye.com/blog/1965268 springspring mvcfilter  过滤器相关类的结构 spring mvc的org.springframework.web.fi…

一.pipeline 一个典型的机器学习过程从数据收集开始,要经历多个步骤,才能得到需要的输出.这非常类似于流水线式工作,即通常会包含源数据ETL(抽取.转化.加载),数据预处理,指标提取,模型训练与交叉验证,新数据预测等步骤. 在介绍工作流之前,我们先来了解几个重要概念: DataFrame:使用Spark SQL中的DataFrame作为数据集,它可以容纳各种数据类型. 较之 RDD,包含了 schema 信息,更类似传统数据库中的二维表格.它被 ML Pipeline 用来存储源数据.例如…

本文实例讲述了C#中Activator.CreateInstance()方法用法. Activator 类 包含特定的方法,用以在本地或从远程创建对象类型,或获取对现有远程对象的引用. C#在类工厂中动态创建类的实例,所使用的方法为: 1. Activator.CreateInstance (Type) 2. Activator.CreateInstance (Type, Object[]) 两种方法区别仅为:创建无参数的构造方法和创建有参数的构造函数. //System.Type.GetTyp…

行列之间的互相转换是ETL中的常见需求,在Spark SQL中,行转列有内建的PIVOT函数可用,没什么特别之处.而列转行要稍微麻烦点.本文整理了2种可行的列转行方法,供参考. 本文链接:https://www.cnblogs.com/hhelibeb/p/10310369.html 测试数据准备 本文的环境是Windows 10, Spark 2.4,开发语言是Python.首先构建一点初始测试数据, from pyspark.sql import SparkSession spark = S…